deepseek-as-subagent MCP
MCP-сервер запускает DeepSeek или локальную модель субагентом в Claude Code и Codex с собственным циклом инструментов.
- 59 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Делегированная модель пишет файлы и запускает команды оболочки в вашем рабочем пространстве, а его содержимое уходит внешнему API.
Установка
- Работает в
Ручная установка
git clone https://github.com/PsChina/deepseek-as-subagent.gitЗатем прочитайте `install.sh` и `requirements.lock` и выполните `./install.sh`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Делегированная модель пишет файлы и запускает команды оболочки в вашем рабочем пространстве, а его содержимое уходит внешнему API.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер делегирует части работы настроенной модели: DeepSeek через ее API или любой OpenAI-совместимый локальный сервер. Модель получает собственный агентный цикл и сама читает и пишет файлы рабочего пространства, а основной агент сохраняет за собой диалог, планирование, оценку и проверку. Большинство MCP для DeepSeek делают один вызов модели, и хост читает файлы сам. Здесь передается целая логическая единица работы, и экономятся токены на чтении и записи. Есть кодинговые вызовы `delegate_to_deepseek` и `start_deepseek` (Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, NotebookEdit) и только читающие `delegate_to_deepseek_readonly` и `start_deepseek_readonly` (Read, Glob, Grep). Фоновые задачи направляют `send_deepseek_message`, `get_deepseek_status`, `cancel_deepseek` и `get_deepseek_result`. Профили `flash` и `pro` выбирает хост, фактические идентификаторы моделей задает пользователь. Для Claude Code ставятся навык и команда `/ds`.
Для кого. Разработчикам на Claude Code или Codex, которые хотят отдать трудоемкие правки и чтение кода более дешевой модели и оставить решения основному агенту.
Подходит, если
- Большой рефакторинг делится на механические правки, и их можно поручить DeepSeek.
- Нужен анализ файлов без выполнения команд: подойдут читающие вызовы.
- Локальная модель в OpenAI-совместимом сервере должна работать субагентом.
- Фоновая задача требует уточнения на ходу, и ее направляют сообщениями.
Не подходит, если
- Рабочее пространство нельзя передавать внешней модели.
- Нужна гарантированная точность одного вызова без цикла с инструментами.
- Python 3.10–3.12 недоступен.
Пример запроса к агенту
/ds осмотри рабочее пространство и кратко опиши его структуру.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- ключ необязателен
Переменные окружения
DEEPSEEK_API_KEYсекрет- Ключ DeepSeek на Windows; на POSIX ключ лежит в `~/.deepseek-mcp/config.json`.
Ограничения
Нужны Python 3.10–3.12 и ключ DeepSeek: в `~/.deepseek-mcp/config.json` на POSIX либо переменной `DEEPSEEK_API_KEY` на Windows. Локальному OpenAI-совместимому серверу на loopback ключ не нужен. Кодинг всегда выполняется с режимом `trusted_host`: ограниченные команды оболочки идут без изоляции контейнером, а правки через Write, Edit и NotebookEdit попадают в журнал, чего для Bash нет. Содержимое рабочего пространства уходит выбранной модели.
Как отключить. Удалите регистрацию MCP-сервера из конфигурации Claude Code или Codex, навык и команду `/ds` из каталогов навыков и клонированный каталог. Ключ из `~/.deepseek-mcp/config.json` удалите вручную.
Частые вопросы
Как поставить deepseek-as-subagent в Claude Code?
Клонируйте репозиторий, прочитайте `install.sh` и `requirements.lock`, затем выполните `./install.sh`. Установщик ставит зависимости с проверкой хэшей, регистрирует MCP-сервер и разворачивает навык и команду `/ds`.
Чем отличается от обычных MCP для DeepSeek?
Обычные делают один вызов модели, и хост сам читает файлы. Здесь модель получает свой цикл с инструментами и работает с рабочим пространством самостоятельно.
Чем кодинговые вызовы отличаются от читающих?
Кодинговые умеют писать файлы и запускать ограниченные команды, читающие только читают и ищут. Читающим не нужны ни Bash, ни Docker или Podman.
Можно ли выбрать профиль модели?
Да, аргумент `model` принимает `flash` или `pro`, по умолчанию действует `flash`. Реальные идентификаторы моделей задаются в конфигурации.
Как запустить задачу командой?
В Claude Code введите `/ds` и описание, например `/ds inspect this workspace and summarize its structure`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер дает Claude Code и Codex дешевого помощника на DeepSeek для классификации, сводок и разбора текста.
MCP-сервер подключает модели DeepSeek V4.1 Flash и V4 Pro к Claude Code и Codex с картинками, FIM и Responses API
MCP-сервер дает текстовым моделям зрение: берет картинку из буфера обмена, отправляет в Qwen-VL и возвращает описание словами.
Кодинг-агент на MoonBit работает с DeepSeek, Kimi и GLM через OpenAI-совместимый API и запускается без клонирования.
Скилл настраивает DeepSeek встроенным субагентом настольного Codex на macOS и Windows и проверяет маршрут запросов
MCP-сервер запускает субагентов, описанных в Markdown, через Codex, Claude Code, Cursor CLI и другие CLI из любого MCP-клиента
Коротко о README
Проект подается как настоящий субагент: основной агент оставляет за собой разговор и проверку, а выбранная модель выполняет трудоемкую часть. В документации описаны границы рабочего пространства, замок на выполнение, журнал правок и политика повторов сети.